les données structurées et non structurées en transit, au repos et en cours d’utilisation
les données sur tous les canaux en ligne, y compris le Web, le SaaS, la messagerie, le BYOD et les applications privées dans les data centers et le cloud public
les données dans les environnements SaaS, IaaS/PaaS, les endpoints et les partages de réseau sur site

La protection des données est une priorité absolue pour toutes les entreprises qui doivent préserver leur propriété intellectuelle et les données clients contre des initiés malveillants, contre les pertes de données accidentelles et les attaquants. Ce problème est exacerbé par la menace croissante des nouvelles IA de l’ombre, des ransomwares et de l’utilisation accrue du cloud. Selon le rapport 2024 ThreatLabz AI, les opérations d’IA/ML en entreprise ont augmenté de près de 600 % entre avril 2023 et janvier 2024 malgré l’augmentation des risques de sécurité.

Zscaler analyse et exploite les connaissances de plus de 500 trillions de endpoints chaque jour entre utilisateurs, appareils, réseaux et applications. La puissance de l’IA et de l’automatisation améliore la visibilité des données sensibles partout, fournit un contexte pertinent et assure l’automatisation des flux de travail en boucle fermée. Parmi les dernières améliorations apportées à la plateforme de protection des données par l’IA de Zscaler :

La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) intégrée et conçue comme un élément central de la plateforme de protection des données de Zscaler qui recherche, classe et protège les données sensibles dans les clouds publics tels qu’AWS et Microsoft Azure.
La sécurité des application de GenAI riche en contexte et corrélation des utilisateurs et des risques qui fournit des informations sur les prompts à risque, l’utilisation des applications d’IA et les contrôles granulaires des politiques.
Un nouveau DLP de messagerie en temps réel pour sécuriser les données sensibles sur les e-mails professionnels, dont Microsoft 365 et Google Gmail, l’un des vecteurs de menaces internes les plus problématiques.

Des améliorations supplémentaires de la plateforme, notamment :

Une sécurité SaaS unifiée et consolidée, qui intègre des technologies traditionnellement autonomes telles que le SSPM, la sécurité de Supply Chain SaaS, la sécurité CASB des API Out-of-Band et l’analyse des activités des utilisateurs pour offrir un moteur de corrélation extrêmement précis. Ce moteur fournit des informations pertinentes et exploitables sur les données SaaS pour une gestion et une atténuation proactive des risques.

Une extension de l’AI Auto Data Discovery pour regrouper tous les emplacements de données au repos, dont les Endpoints, les SaaS et l’infrastructure de cloud public. Cette extension permet de rationaliser les programmes de protection des données existants pour moins de complexité et plus d’efficacité.